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所属学院： 傅氏基金工程与应用科学学院
学位名称： 应用数学理学硕士
学制： 通常为1.5到2年（全日制），学生可以根据自己的进度选课。
核心特点： 该项目提供 rigorous（严格）的数学训练，并强调数学在交叉学科领域的应用，特别是金融数学、数据科学和计算机科学。它不是一个纯数学项目，而是致力于培养能用数学工具解决现实世界问题的专家。
无与伦比的地理位置： 位于纽约市曼哈顿，毗邻华尔街、众多科技公司总部和初创企业，为学生提供了无与伦比的实习、社交和全职工作机会。
极高的灵活性和自由度： 学生可以根据自己的职业目标，在多个方向（如金融数学、数据科学、优化、计算数学等）定制自己的课程计划。
强大的跨学科资源： 学生可以轻松选修来自商学院、统计系、计算机科学系、工业工程与运筹学系的课程，形成复合型知识结构。
顶尖的师资与科研： 应用数学系拥有众多在各自领域内世界知名的教授，尤其在偏微分方程、动态系统、科学计算和金融数学方面实力雄厚。
卓越的就业成果： 毕业生是华尔街投行、对冲基金、资产管理公司、科技巨头（如Google, Meta, Amazon）以及顶级咨询公司的重点招募目标。常见的职位包括量化分析师、数据科学家、风险建模师、算法工程师等。
金融领域：
量化分析师： 在投资银行、对冲基金、自营交易公司从事模型开发、策略研究和风险管理。
数据科学家： 在金融机构利用大数据和机器学习技术进行信贷评分、交易信号挖掘等。
科技行业：
数据科学家/机器学习工程师： 在科技公司从事推荐系统、自然语言处理、计算机视觉等领域的算法研发。
研究科学家： 在公司的研发部门解决核心的计算和建模问题。
咨询与其他：
定量/分析顾问： 在麦肯锡、BCG等顶级咨询公司从事数据分析驱动的战略咨询。
学术界/科研机构： 部分毕业生选择继续攻读博士学位，走向科研道路。
MS项目通常需要完成30个学分（约10门课），其中包含一定的核心课要求和广泛的选修课。
学生通常需要完成以下领域的几门核心课程：
分析： 如复分析、实分析、函数分析。
常微分与偏微分方程。
概率与统计。
数值方法/科学计算。
以下是一个为期一年半（三个学期）的样本规划，旨在展示课程的深度和广度。
| 学期 | 课程类别 | 示例课程（课程代码为示例） | 学分 | 说明与建议 |
|---|---|---|---|---|
| 第一年秋季学期 | 数学基础 | APMA E4001: 动态系统 | 3 | 奠定非线性系统和混沌理论的基础。 |
| 数学基础 | APMA E4150: 应用偏微分方程 | 3 | 学习物理、金融中的PDE模型和求解方法。 | |
| 概率统计 | APMA E4100: 概率与统计导论 | 3 | 或选择更高级的概率论课程，为金融模型打基础。 | |
| 编程技能 | CSOR W4246: 算法导论 | 3 | 或COMS W4111: 数据库，建立必要的计算机技能。 | |
| 第一年春季学期 | 金融数学核心 | APMA E4400: 金融数学导论 | 3 | 核心应用课，学习期权定价基础（布莱克-斯科尔斯模型）。 |
| 数值方法 | APMA E4300: 数值方法 | 3 | 学习PDE和积分的数值解法，至关重要。 | |
| 高级概率 | STAT G6101: 概率论 | 3 | 深入学习测度论，为高级金融模型做准备。 | |
| 选修课 | 商学院/IEOR系课程 | 3 | 如金融工程、优化模型。 | |
| 第二年秋季学期 | 高级专题 | APMA E4XXX: 高级金融数学模型 | 3 | 学习利率模型、信用风险等更深入的专题。 |
| 机器学习 | COMS W4771: 机器学习 | 3 | 或STAT GU4261: 统计机器学习，掌握热门技能。 | |
| 顶点项目/选修 | 独立研究或高级选修课 | 3 | 通过项目将所学知识整合，形成作品集。 | |
| 毕业准备 | 投入大量时间进行秋季招聘，面试量化/数据岗位。 |
数据科学方向：
核心： STAT GU4282/STAT GR5204 (统计学习与数据分析)， COMS W4771 (机器学习)， APMA E4300 (数值方法)。
选修： COMS W4111 (数据库)， COMS W4701 (人工智能)， IEOR E4525 (数据分析)。
计算数学/优化方向：
核心： APMA E4300 (数值方法)， APMA E4200 (偏微分方程数值解)， IEOR E4004 (优化模型与方法)。
选修： IEOR E4403 (凸优化)， APMA E4XXX (计算流体动力学)， CSOR W4231 (算法分析)。
官方信息为准： 以上课程为示例。在选课前，请务必查询哥伦比亚大学应用数学系官方发布的最新课程要求和建议。
先修课程： 该项目对申请者的数学背景要求极高，通常要求扎实的微积分、线性代数、微分方程、概率论和编程基础。入学后，务必确认自己满足高阶课程的先修条件。
选课策略：
尽早规划： 根据职业目标，在第一学期就规划好整个学习期间的选课路径。
平衡难度： 每学期合理搭配理论课和应用课、数学课和编程课的难度。
利用跨院选课： 这是哥大MS项目的核心价值所在，务必充分利用商学院、统计系和计算机系的资源。
实习与就业：
哥大的职业中心和应用数学系本身都会提供强大的就业支持。
暑期实习是获得全职工作的关键，招聘季通常在入学后的第一个秋季就开始了，请提前准备好简历和面试技巧。
学术顾问： 积极与系里的学术顾问沟通，他们的建议对优化你的学习路径和职业发展至关重要。
总而言之，哥伦比亚大学的MS in Applied Mathematics是一个极具挑战性但也回报丰厚的项目。它成功地将顶尖的学术训练与绝佳的就业机会结合在一起，是希望进入量化金融和数据科学领域的优秀学生的理想选择。
